State-of-the-Art and Next Generation Intra-Articular Implantable Biosensors for Osteoarthritis: From Analytical Limits to Operational Stability

Biosensors, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/bios16050283
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Osteoarthritis (OA) and osteochondral degeneration present a significant clinical burden characterized by the complex interplay of extracellular matrix degradation and chronic inflammation. While biochemical profiling has matured, a critical translational gap remains in transitioning from benchtop assays to systems capable of continuous, intra-articular monitoring. This review provides a comprehensive synthesis of experimentally validated biosensing technologies, including optical, electrochemical, and piezoelectric Quartz Crystal Microbalance (QCM) platforms, evaluated through the lens of sensing architecture, biomarker specificity, and matrix compatibility. Our analysis reveals that while optical sensors offer superior sensitivity, electrochemical platforms show the greatest promise for miniaturized, implantable integration. However, a pivot in the field is identified: the primary bottleneck has shifted from analytical detection limits to operational stability within the hostile synovial environment. Current research is largely restricted to single-analyte detection in simplified media, failing to address the multifactorial nature of OA. We propose that the next generation of osteochondral diagnostics must prioritize multiplexed arrays, mechanically compliant architectures, and machine-learning-assisted signal processing. By bridging these engineering frontiers, biosensors will evolve from passive diagnostic tools into intelligent, personalized platforms for real-time disease management.